製品やプロセスを仮想的に表現したデジタルツインは、実際の製品やプロセスのパフォーマンス特性を把握・予測するために使用します。試作に資金を投じる前に、製品や生産システムをシミュレーションすることで、動作を予測して最適化することができます。
デジタルツインは、物理的なモノやシステム、プロセスを仮想的に表現、つまりデジタルで再現したものです。リアルタイム・データ、シミュレーション、モデリング技術を使用して生成し、実際の製品やプロセスの動作、特性、パフォーマンスを正確に再現することができます。デジタルツインは、製造、医療、輸送、エネルギー業界など、さまざまな業界で活用されており、パフォーマンスの最適化、運用の監視、意思決定の促進に役立っています。
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デジタルツインは、現実世界とデジタル世界の溝を埋めることで、あらゆる業界で洞察を深め、パフォーマンスを最適化し、イノベーションを促進することができる強力なフレームワークを提供します。
デジタルツインを活用すると、マルチフィジックス・シミュレーションとデータ解析、機械学習を組み合わせて、設計変更や使用シナリオ、環境条件、その他の変数によって生じる影響を実証することができるため、試作の必要性をなくし、開発時間を短縮し、品質を向上させます。
デジタルツインは、センサー、IoTデバイス、その他のソースから収集するリアルタイム・データによって絶えず最新の状態に更新されているため、いつでも実際の機器やシステムを正確に表現します。
デジタルツインにはシミュレーションとモデリング技術が備わっていることが多く、実際の機器やシステムの動作やパフォーマンスをさまざまな条件下でシミュレーションできます。これにより、予測解析や最適化、シナリオ計画が可能です。
デジタルツインは、仮想モデルとその実際の対象物との間の双方向通信を可能にします。つまり、デジタルツインから得たデータや知見が、実世界での意思決定や行動に役立つだけでなく、実世界で得たデータがデジタルツインを強化します。
デジタルツインを活用すると、実際の機器やシステムを仮想環境でリアルタイムに監視し、制御することができます。リモートでの監視や診断、予知保全が可能になり、パフォーマンスを最適化して、ダウンタイムを減らせます。
製造
製造プロセスと機器のデジタルツインは、生産スケジュールの最適化、機器の故障予測、全体的な効率の向上に役立ちます。
スマートシティ
交通ネットワークや公共設備などの都市インフラのデジタルツインは、交通の流れの最適化、エネルギー消費の管理、公共サービスの強化を可能にします。
医療
患者の生理機能や医療機器のデジタルツインは、個別化医療の計画をサポートしたり、患者の医療データをリモートで監視したり、外科手術をシミュレーションしたりできます。
エネルギー
発電所や再生可能エネルギー・システムのデジタルツインは、エネルギー生産の最適化、機器の故障予測、グリッドの安定性の管理に役立ちます。
デジタルツイン・モデリングは、CAD (コンピューター支援設計) ソフトウェアとシミュレーション・ソフトウェアに搭載されていることがあります。ただし、使用するソフトウェアの機能によってデジタルツインの利用法は変わってきます。
CADソフトウェア
CADソフトウェアは、主に物理的なオブジェクトやシステムの詳細な3Dモデルを作成するために使用します。デジタルツインに関しては、CADソフトウェアは、物理的なオブジェクトの仮想表現またはジオメトリを作成するために使用できます。つまり、物理的なオブジェクトのジオメトリ、構造、コンポーネント、アセンブリをモデリングできます。CADソフトウェアの機能は主に、ジオメトリ表現や設計意図の作成であり、エンジニアはこれを使って製品やシステムの正確な仮想モデルを作成します。
シミュレーション・ソフトウェア
一方、シミュレーション・ソフトウェアは、物理的なシステムの動作やパフォーマンスをさまざまな条件下でシミュレーションするためのものです。シミュレーション・ソフトウェアは、リアルタイム・データ、物理ベースのモデル、シミュレーション技術を組み合わせることで、デジタルツイン・モデリングを組み込むことができ、実際の機器の仮想表現を作成することができます。これにより、物理的なシステムの動的な動作や相互作用、パフォーマンス特性をシミュレーションすることができます。シミュレーション・ソフトウェアは主に、基本的な物理原理に基づいてシステムの動作を解析・予測します。
ただし実際は、CADソフトウェアとシミュレーション・ソフトウェアを組み合わせてデジタルツインのモデリングを行うことが少なくありません。CADソフトウェアは、物理的な機器のジオメトリ表現を作成するために使用し、シミュレーション・ソフトウェアはデジタルツインの動作とパフォーマンスをシミュレーションするために使用します。CADとシミュレーション・ソフトウェアを統合することで、エンジニアは実際のシステムとその動的挙動を正確に再現した包括的なデジタルツインを作成できます。さらに、CADとシミュレーションの機能を一つのプラットフォームに組み込んだ統合ソリューションを提供しているソフトウェア・プラットフォームもあり、ユーザーは一つの環境で設計から解析にシームレスに移行できます。このような統合ソリューションを使うと、エンジニアはデジタルツインをより効率的かつ効果的に作成、シミュレーション、最適化することができます。
デジタルツインの用途は、製品ライフサイクルのどの段階をモデル化するかによって変わります。一般に、デジタルツインには製品、生産、パフォーマンスの3つのタイプがあります。ともに進化するこれら3つのデジタルツインを組み合わせて統合したものを、デジタル・スレッドと呼びます。「スレッド」という言葉が使用されているのは、スレッド (糸) がより合わさるように、製品および生産ライフサイクルのすべての段階からデータが収集され組み合わさるからです。
製品のデジタルツインは、物理的な製品をデジタルで再現したものであり、製品の設計、テスト、シミュレーションで使用します。製品のデジタルツインを活用すると、エンジニアや設計者は、実際に生産を開始する前に、さまざまな条件下で製品がどのように機能するかを解析し、設計や機能を最適化することができます。
プロセスのデジタルツインは、実際のプロセスやシステムの動作をシミュレーションおよび解析します。製造施設やサプライチェーン、エネルギー・グリッドなど、複雑なシステムの運用を監視、制御、最適化するために使用します。プロセスのデジタルツインにより、プロセスをリアルタイムで視覚化、シミュレーションおよび解析できるため、より良い意思決定とパフォーマンスの最適化を促進します。
システムのデジタルツインは、システムまたはエコシステム全体をデジタル環境で再現したものです。製品、プロセス、その他のコンポーネントのデジタルツインを複数組み合わせて、複雑なシステムの動作を総合的にシミュレーションできます。システムのデジタルツインは、スマートシティや交通ネットワーク、産業複合施設など、大規模システムのモデル化と解析に適しています。
主に監視と解析に使用していた従来のデジタルツインとは異なり、実行可能デジタルツインは、入力に対して応答し、複数のシナリオをシミュレーションし、自律的に、または人間の介入によって意思決定を行うことができる、能動的なダイナミック・モデルです。実行可能デジタルツイン (xDT) は、チップに埋め込まれたデジタルツインとも言えます。xDTは物理的な製品に組み込まれた (比較的) 少数のセンサーから収集したデータをもとに、低次元化モデルを使用してリアルタイム・シミュレーションを実施します。これら少数のセンサーから、xDTはその製品の任意の場所 (センサーを配置することが不可能な場所も含む) の物理的状態を予測することができます。
リアルタイムのシミュレーションと対話
実行可能デジタルツイン (xDT) は、物理的な機器やシステムの動作とパフォーマンスをリアルタイムでシミュレーションできます。入力に対して応答し、さまざまな動作条件をシミュレーションし、外部システムやユーザーに動的に対応することができます。
自律性と意思決定
実行可能デジタルツイン (xDT) は、事前定義したルール、アルゴリズム、機械学習モデルに基づいて自律的に意思決定を行うことができます。データを解析し、結果を予測して措置を講じることで、パフォーマンスを最適化し、状況の変化に対応することができます。
クローズドループ制御
実行可能デジタルツイン (xDT) は通常、クローズドループ制御システムで動作します。センサーやアクチュエーターから生成されるリアルタイム・データを仮想モデルにフィードバックすることで、パラメーターを調整し、パフォーマンスを最適化して、適切な動作条件を維持します。
予測解析と最適化
実行可能デジタルツイン (xDT) は、予測解析と最適化技術を使用して、将来的な動作を予測し、潜在的な問題や可能性を指摘し、パフォーマンスの改善やリスクの軽減につながる対処策を推奨します。
IoTおよびAI技術との統合
実行可能デジタルツイン (xDT) は、IoT (モノのインターネット) センサー、コネクティビティ、AI (人工知能) アルゴリズムを活用して、リアルタイム・データを収集し、複雑なパターンを解析して、情報に基づいた意思決定を行います。また、機械学習モデルを組み込むことで、動作を調整・修正しながら継続的に改善します。
動的な適応と学習
実行可能デジタルツイン (xDT) は、経験を積んで学習し、時間の経過とともに環境や運用条件の変化に適応することができます。新たなデータとフィードバックに基づいて、モデル、パラメーター、戦略を絶えず更新します。
実行可能デジタルツインは、製造、エネルギー、輸送、医療、スマートシティなど、さまざまな業界で活用できます。リアルタイムの監視と制御が必要な複雑なシステムにおいて予知保全、運用の自動化、プロセスの最適化、意思決定支援を可能にします。全体として、デジタルツイン技術の進化版とも言える実行可能デジタルツインは、リアルタイムのシミュレーション、意思決定、物理的な機器やシステムの最適化のために強化した機能を提供します。実行可能デジタルツインは、物理的な機器やシステムの単なる仮想レプリカであるだけなく、仮想モデルをリアルタイムに実行、シミュレーションし、仮想モデルにリアルタイムに対応することができます。
物理ベースのモデル
物理ベースの実行可能デジタルツインは、再現するシステムの物理的な挙動を記述した数学モデルを使用しています。これらのモデルは通常、動力学や熱力学、流体力学、電磁気学といった物理学の基本原理に基づいています。これらの物理現象を支配する方程式を解くことで、デジタルツインは現実世界のシステムの挙動を仮想環境でシミュレーションします。
物理プロセスのシミュレーション
デジタルツインは、物理ベースのモデルを使用して、システム内の物理プロセスや相互作用をシミュレーションします。これにより、さまざまな動作条件や入力条件、シナリオ下で、システムがどのように動作するかを予測できます。
リアルタイム・シミュレーション
実行可能デジタルツインは物理モデルに基づいて、物理システムの動作をリアルタイムまたはほぼリアルタイムにシミュレーションできます。これにより、現在のシステム状況とそれを取り巻く環境に基づいて動的な対応と意思決定が可能です。
クローズドループ制御
物理ベースの実行可能デジタルツインは通常、クローズドループ制御システムで動作します。センサーやアクチュエーターから生成されるリアルタイム・データを使用してシミュレーションのパラメーターを調整し、仮想モデルの動作を制御します。これにより、デジタルツインは適切な動作条件を維持し、パフォーマンスを最適化することができます。
検証と妥当性確認
実行可能デジタルツインで使用する物理ベースのモデルは、その精度と信頼性を確保するために、検証および妥当性確認が必要です。つまり、シミュレーション結果を実際の測定値や実験データと比較することで、デジタルツインが実際のシステムを正確に示していることを確かめる必要があります。
実行可能デジタルツインに用いるモデリング手法は一般的に物理ベース・モデリングですが、それ以外のモデリング手法も使用できることを知っておくことが重要です。用途に合わせた要件や制約に応じて、データ駆動型モデリングや経験モデル、物理手法とデータ駆動手法を合わせたハイブリッド・モデルなど、さまざまな手法を使用できます。
デジタルツインは、製造、医療、輸送、エネルギー業界など、さまざまな業界で活用されており、パフォーマンスの最適化、運用の監視、より良い意思決定に役立っています。
製造企業は、生産デジタルツインを活用して、新たなビジネスモデルを生み出し、チームや組織間のコラボレーションを強化し、プロセスを向上させ、製品および生産品質を高めて、市場投入期間を短縮することができます。
デジタルツインを活用した製造によって、リアルタイムのインテリジェンスを製造現場の相互接続された機械に提供し、製造全体を効率的に調整・実行することができます。
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